Saeid Safaei Loader Logo Saeid Safaei Loader Animated
لطفا شکیبا باشید
0

سعیدصفایی سعیدصفایی

سعید صفایی
آشنایی با مفهوم Dynamic Array

Dynamic Array

آرایه پویا آرایه‌ای است که می‌توان اندازه آن را در زمان اجرا تغییر داد. این نوع آرایه‌ها به حافظه به صورت داینامیک تخصیص می‌دهند.

Saeid Safaei Dynamic Array

آرایه داینامیک (Dynamic Array) نوعی آرایه است که اندازه آن در هنگام اجرا قابل تغییر است. برخلاف آرایه‌های استاتیک که اندازه آن‌ها در زمان کامپایل مشخص می‌شود و پس از آن تغییر نمی‌کند، آرایه‌های داینامیک به برنامه‌نویسان این امکان را می‌دهند که اندازه آرایه را در طول اجرای برنامه تغییر دهند. این ویژگی باعث می‌شود که آرایه‌های داینامیک انعطاف‌پذیری بیشتری داشته باشند و در مواقعی که تعداد داده‌ها به طور متغیر است، استفاده از آن‌ها بسیار مفید باشد.

ویژگی‌های آرایه داینامیک

آرایه‌های داینامیک ویژگی‌های خاصی دارند که آن‌ها را از آرایه‌های استاتیک متمایز می‌کند:

  • اندازه متغیر: اندازه آرایه داینامیک در هنگام اجرا می‌تواند تغییر کند و نیازی به تعیین اندازه آن در زمان کامپایل نیست.
  • تخصیص حافظه پویا: حافظه آرایه داینامیک در زمان اجرا به صورت پویا تخصیص داده می‌شود، به این معنا که می‌توان آن را در هر زمان گسترش یا کاهش داد.
  • افزایش خودکار: بسیاری از پیاده‌سازی‌های آرایه‌های داینامیک به طور خودکار اندازه آرایه را افزایش می‌دهند زمانی که ظرفیت آن پر می‌شود.

پیاده‌سازی آرایه داینامیک

در زبان‌های برنامه‌نویسی مانند C++ و Python، آرایه‌های داینامیک معمولاً با استفاده از توابع مخصوصی برای تخصیص و تغییر اندازه حافظه پیاده‌سازی می‌شوند. برای مثال، در Python، لیست‌ها به طور پیش‌فرض به صورت داینامیک پیاده‌سازی شده‌اند و می‌توانند بدون محدودیت تغییر اندازه دهند. در زبان‌های C یا C++، پیاده‌سازی آرایه داینامیک معمولاً با استفاده از دستوراتی مانند malloc یا new انجام می‌شود.

# Python example (Dynamic Array - List) arr = [1, 2, 3] arr.append(4)  # اضافه کردن عنصر به انتهای آرایه print(arr)  # خروجی: [1, 2, 3, 4] 

در این مثال، از متد append() برای اضافه کردن عنصر جدید به انتهای آرایه داینامیک (لیست) استفاده شده است. در اینجا، اندازه آرایه به طور خودکار افزایش می‌یابد.

مزایای آرایه‌های داینامیک

  • انعطاف‌پذیری: آرایه‌های داینامیک می‌توانند در طول اجرای برنامه رشد کرده یا کوچک شوند، که این امر برای داده‌هایی که حجم آن‌ها در زمان طراحی مشخص نیست، بسیار مفید است.
  • صرفه‌جویی در حافظه: آرایه‌های داینامیک به‌طور خودکار حافظه را فقط برای داده‌های واقعی استفاده‌شده تخصیص می‌دهند، به این معنی که حافظه اضافی هدر نمی‌رود.
  • حفظ عملکرد: در بسیاری از پیاده‌سازی‌ها، افزایش اندازه آرایه داینامیک به‌طور تصاعدی انجام می‌شود، که این امر به حفظ عملکرد مناسب حتی در مواقعی که داده‌ها افزایش می‌یابند کمک می‌کند.

معایب آرایه‌های داینامیک

  • هزینه حافظه: اگر چه آرایه‌های داینامیک به حافظه کمتری نیاز دارند، اما تخصیص و آزادسازی حافظه در هر بار تغییر اندازه، می‌تواند کمی هزینه‌بر باشد.
  • عملیات گسترش زمان‌بر: زمانی که ظرفیت آرایه داینامیک پر شود، اندازه آن معمولاً دو برابر می‌شود، که در این حالت گسترش ظرفیت می‌تواند زمان‌بر باشد.
  • پیچیدگی در پیاده‌سازی: در زبان‌هایی مانند C یا C++ که مدیریت حافظه به صورت دستی انجام می‌شود، پیاده‌سازی آرایه‌های داینامیک می‌تواند پیچیده‌تر از آرایه‌های استاتیک باشد.

کاربردهای آرایه‌های داینامیک

آرایه‌های داینامیک در بسیاری از مسائل و الگوریتم‌ها کاربرد دارند، به ویژه زمانی که تعداد داده‌ها مشخص نیست یا تغییر می‌کند. برخی از کاربردهای رایج عبارتند از:

  • ذخیره‌سازی داده‌های ورودی که تعداد آن‌ها در زمان طراحی مشخص نیست.
  • پیاده‌سازی صف‌ها و پشته‌ها که نیاز به تغییر اندازه دارند.
  • مدیریت داده‌ها در بازی‌ها یا نرم‌افزارهایی که نیاز به تغییرات پویا در داده‌ها دارند.

در نهایت، آرایه‌های داینامیک یکی از ساختارهای داده‌ای مهم و پرکاربرد در برنامه‌نویسی هستند که به برنامه‌نویسان این امکان را می‌دهند که داده‌ها را به طور مؤثر ذخیره و مدیریت کنند. برای آشنایی بیشتر با مفاهیم آرایه‌ها و دیگر ساختارهای داده‌ای، می‌توانید به سایت saeidsafaei.ir مراجعه کنید و از اسلایدهای محمد سعید صفایی بهره‌مند شوید.

اسلاید آموزشی

آرایه ها و تمرینات مکمل فلوچارت

آرایه ها و تمرینات مکمل فلوچارت
مبانی کامپیوتر و برنامه سازی

در این مبحث، به شناخت، انواع و طرز استفاده از آرایه‌ها پرداخته می‌شود و چندین مثال عملی با استفاده از فلوچارت و آرایه‌ها رسم خواهیم کرد. همچنین، با توجه به اهمیت فلوچارت در طراحی الگوریتم‌ها، در بخش دوم اسلایدها، چندین تمرین مهم با رسم فلوچارت در اختیار شما قرار خواهد گرفت تا مهارت‌های عملی شما در این زمینه تقویت شود.

مقالات آموزشی برای آشنایی با اصطلاحات دنیای کامپیوتر

ساختار شبکه‌ای که با استفاده از STP و BPDU ها به سوئیچ‌ها کمک می‌کند تا یک توپولوژی بدون حلقه ایجاد کنند.

گراف بدون جهت گرافی است که در آن یال‌ها هیچ‌گونه جهتی ندارند و ارتباط دو طرفه را نشان می‌دهند.

محاسبات الهام گرفته از مغز انسان به استفاده از اصول و فرآیندهای مغز برای طراحی سیستم‌های محاسباتی جدید اطلاق می‌شود.

الگوریتم جستجو به فرآیند جستجو برای یافتن یک یا چند عنصر خاص در یک آرایه یا ساختار داده گفته می‌شود.

بخش‌هایی از کد هستند که یک وظیفه خاص را انجام می‌دهند و می‌توانند در نقاط مختلف برنامه فراخوانی شوند.

کد شیء به کدی اطلاق می‌شود که پس از ترجمه توسط کامپایلر از کد منبع به زبان ماشین تبدیل شده است. این کد آماده اجرا است.

جستجو به معنای پیدا کردن داده‌ها در یک ساختار داده‌ای خاص مانند آرایه‌ها یا لیست‌ها است.

سیگنال دیجیتال یک نوع سیگنال است که در آن اطلاعات به صورت داده‌های دیجیتال (0 و 1) منتقل می‌شوند.

ویرانگر یا دِسکتراکتور تابعی است که هنگام از بین بردن شیء از حافظه فراخوانی می‌شود و وظیفه آزادسازی منابع را دارد.

تبدیل عدد از مبنای ده به مبنای هشت که به طور معمول با تقسیم مکرر عدد بر 8 و نگهداری باقی‌مانده‌ها انجام می‌شود.

تولید داده‌های مصنوعی به روش‌هایی اطلاق می‌شود که از آن‌ها برای تولید داده‌های شبیه‌سازی‌شده به جای استفاده از داده‌های واقعی بهره می‌برند.

آرایه چندبعدی آرایه‌ای است که بیش از یک بعد دارد. به عنوان مثال، آرایه‌های دو بعدی یا سه بعدی برای ذخیره داده‌های پیچیده‌تر استفاده می‌شود.

دستکاری رشته‌ها به مجموعه عملیات‌هایی اطلاق می‌شود که می‌توان روی رشته‌ها انجام داد، مانند الحاق، تقسیم، جستجو و تغییر مقادیر.

در توپولوژی شبکه‌های بی‌سیم، کامپیوترها از کارت شبکه کابلی استفاده نمی‌کنند و از تکنولوژی بی‌سیم برای ارتباط استفاده می‌شود.

یکی از نخستین شبکه‌های کامپیوتری که به عنوان پیشگام توسعه اینترنت شناخته می‌شود.

یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی قدیمی است که در دهه 1960 برای توسعه الگوریتم‌ها استفاده می‌شد. برخی ویژگی‌های آن الهام‌بخش زبان‌های مدرن‌تر مانند C و Java بوده است.

محاسبات عصبی‌شکل به استفاده از سیستم‌هایی اطلاق می‌شود که از ساختارهای مشابه مغز انسان برای پردازش داده‌ها استفاده می‌کنند.

نویز ناشی از حرکت الکترون‌ها در مواد نیمه‌هادی یا فلزات که در اثر حرارت ایجاد می‌شود.

روش دسترسی به رسانه که در آن از برخورد جلوگیری می‌شود، به‌ویژه در شبکه‌های بی‌سیم مانند Wi-Fi.

لایه‌ای که به‌طور مستقیم با برنامه‌های کاربردی کار می‌کند و خدمات شبکه‌ای برای آن‌ها فراهم می‌کند.

محدوده‌ای از شبکه که در آن اگر دو دستگاه به طور همزمان داده ارسال کنند، برخورد (Collision) رخ می‌دهد.

رسانه‌هایی که سیگنال‌ها را از طریق مسیر مشخص هدایت می‌کنند، مانند کابل‌های مسی، فیبر نوری و کابل‌های کواکسیل.

هوش جمعی به رفتار هماهنگ گروهی اطلاق می‌شود که از تعاملات میان موجودات ساده (مانند روبات‌ها یا موجودات مصنوعی) به دست می‌آید.

عمق بازگشت به تعداد دفعاتی اطلاق می‌شود که یک تابع بازگشتی خود را فراخوانی می‌کند. هرچه عمق بازگشتی بیشتر باشد، خطر بروز stack overflow بیشتر خواهد بود.

سیستم‌های محاسباتی شناختی به استفاده از فناوری‌ها برای شبیه‌سازی فرایندهای فکری انسان‌ها و انجام تحلیل‌های پیچیده اطلاق می‌شود.

حافظه‌های دینامیک (DRAM) که نیاز به رفرش مداوم دارند، برای حافظه‌های اصلی به کار می‌روند. این نوع حافظه‌ها ظرفیت بیشتری نسبت به SRAM دارند.

Base به همان معنای Radix است که به تعداد ارقام مورد نیاز برای نوشتن عدد در سیستم‌های عددی مختلف اشاره دارد.

نوع داده‌ای است که نشان‌دهنده عدم بازگشت مقدار از یک تابع است. این نوع داده به توابعی که نیازی به بازگشت مقدار ندارند اختصاص داده می‌شود.

بازی‌های واقعیت افزوده (AR) به بازی‌هایی گفته می‌شود که دنیای واقعی را با عناصر دیجیتال ترکیب می‌کنند.

کد منبع کدهایی است که به زبان برنامه‌نویسی توسط توسعه‌دهندگان نوشته می‌شود. این کدها پس از تبدیل توسط کامپایلر به کد ماشین، قابل اجرا بر روی پردازنده‌ها خواهند بود.

تبدیل به معنای تغییر یک عدد از یک سیستم عددی به سیستم عددی دیگر است، مانند تبدیل مبنای ده به دودویی یا برعکس.

بلاکچین یک فناوری است که برای ذخیره‌سازی داده‌ها به‌صورت غیرمتمرکز و شفاف استفاده می‌شود و امکان تبادل اطلاعات بدون نیاز به واسطه را فراهم می‌کند.

سخت‌افزار به اجزای فیزیکی کامپیوتر مانند کیبورد، موس، پردازنده و سایر قطعات الکترونیکی گفته می‌شود.

چارچوب اخلاق هوش مصنوعی به استفاده از اصول اخلاقی برای هدایت توسعه و کاربرد فناوری‌های هوش مصنوعی اطلاق می‌شود.

محاسبات حساس به موقعیت به توانایی سیستم‌ها برای شناسایی و واکنش به شرایط و موقعیت‌های خاص اشاره دارد.

بکشید مشاهده بستن پخش
Saeid Safaei Scroll Top
0%